项目概述
「seq2seq-couplet」是一个基于TensorFlow框架开发的开源项目，它采用seq2seq模型来自动生成中文对联。该项目将深度学习技术与传统文化元素深度融合，用户只需输入上联内容，系统即可智能生成对仗工整且意境匹配的下联。
项目源码地址
项目源代码托管于GitHub平台：https://github.com/wb14123/seq2seq-couplet
安装与部署流程
## 下载源码：
git clone https://github.com/wb14123/seq2seq-couplet
## 若遇网络问题无法下载，可使用以下加速命令：
## git clone https://kkgithub.com/wb14123/seq2seq-couplet
## 构建Docker镜像
docker build -t couplet:latest .
## 或使用CPU版本
docker build -t couplet:cpu -f Dockerfile-cpu
Docker容器启动
services:
couplet:
image: couplet:cpu
#image: docker.1ms.run/gswyhq/couplet # 可选预构建镜像
container_name: couplet
restart: unless-stopped
ports:
- 5580:5000
command: python3 server.py
完成部署后，通过浏览器访问地址：http://<nas-ip>:5580即可使用服务。
技术核心解析
模型架构特点：
- 编码器-解码器结构：采用LSTM神经网络捕捉上联语义特征，生成固定维度的向量表示
- 注意力机制集成：增强模型对关键词汇的聚焦能力，优化下联在意境上的匹配精度
- 大规模数据训练：基于公开对联数据集进行训练，涵盖传统节日、山水田园等多样化主题
项目创新亮点
- 智能技术融合传统艺术
突破传统基于规则库的对联生成局限，通过神经网络学习语义关联，能够创作出如「烟雨楼台山外寺」对应「桃花流水画中船」等富有诗意的对联作品。 - 全流程技术实现
提供从数据预处理到模型训练再到API服务部署的完整代码链，开发者可快速复现项目或进行个性化二次开发。项目已在Nvidia GTX 1080显卡上完成四天训练验证，生成效果稳定可靠。 - 轻量级交互设计
支持通过简易命令行或Web服务进行体验，执行命令：python3 server.py 
实际应用演示
需要说明的是，本文所有截图均来自项目提供的在线演示站点：https://ai.binwang.me/couplet
用户可以自由输入各种上联内容，系统生成的下联不仅对仗工整，且能深刻理解中国传统文化内涵，体现出对语义的深层把握。
例如输入上联：寂寞寒窗空守寡，全为宝盖头，系统生成的下联为：
可见下联在字形和意境上都实现了高度匹配。
对于生成效果优秀的对联，用户可将其发布到“佳联荟萃”专区。在“佳联荟萃”中还能浏览其他用户分享的精彩对联作品
项目示例中推荐的部分优秀对联：
| 上联 | 下联 |
|---|---|
| 殷勤怕负三春意 | 潇洒难书一字愁 |
| 如此清秋何吝酒 | 这般明月不须钱 |
| 天朗气清风和畅 | 云蒸霞蔚日光辉 |
| 梦里不知身是客 | 醉时已觉酒为朋 |
| 千秋月色君长看 | 一夜风声我自怜 |
项目评估与改进建议
- 部分生成结果在平仄押韵方面尚有优化空间，未能完全达到传统对联的韵律标准
- 对于「饕餮」「耄耋」等结构复杂的汉字，模型可能出现字符拆分识别错误
- 未来若能增加按场景、风格定制下联的功能将更具实用性，例如区分春联、诙谐对联等类型